論文の概要: Bias Assessment and Mitigation in LLM-based Code Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14345v1
• Date: Sun, 3 Sep 2023 07:14:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-01 12:15:03.757378
• Title: Bias Assessment and Mitigation in LLM-based Code Generation
• Title（参考訳）: LLMコード生成におけるバイアス評価と緩和
• Authors: Dong Huang, Qingwen Bu, Jie Zhang, Xiaofei Xie, Junjie Chen, Heming Cui
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、ソフトウェア開発のコーディング手順の生産性と効率を高める上で重要な役割を担います。 LLMの採用がソフトウェアコーディングのエコシステムに広まるにつれ、問題が発生している。 本稿では,コード生成タスクに特化して設計された新しいバイアス評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.2052136310021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing state-of-the-art Large Language Models (LLMs), automatic code generation models play a pivotal role in enhancing the productivity and efficiency of software development coding procedures. As the adoption of LLMs becomes more widespread in software coding ecosystems, a pressing issue has emerged: does the generated code contain social biases, such as those related to age, gender, and race? This issue concerns the integrity, fairness, and ethical foundation of software applications that depend on the code generated by these models, yet is under-explored in the literature. This paper presents a novel bias assessment framework that is specifically designed for code generation tasks. Based on this framework, we conduct an extensive evaluation on the bias of nine state-of-the-art LLM-based code generation models. Our findings reveal that first, 31.45\% to 79.93\% code functions generated by our evaluated code generation models are biased, and 9.68\% to 37.37\% code functions' functionality are affected by the bias, which means biases not only exist in code generation models but in some cases, directly affect the functionality of the generated code, posing risks of unintended and possibly harmful software behaviors. To mitigate bias from code generation models, we propose three mitigation strategies, which can decrease the biased code ratio to a very low level of 0.4\% to 4.57\%.
• Abstract（参考訳）: 最先端の大規模言語モデル(LLM)を利用することで、自動コード生成モデルは、ソフトウェア開発のコーディング手順の生産性と効率を高める上で重要な役割を果たす。 ソフトウェアコーディングのエコシステムにおいて、llmの採用がより普及するにつれて、問題が発生する。 生成されたコードは年齢、性別、人種に関連するような社会的バイアスを含んでいるか? この問題は、これらのモデルによって生成されたコードに依存するソフトウェアアプリケーションの完全性、公平性、倫理的基盤に関するものである。 本稿では,コード生成タスク用に特別に設計されたバイアスアセスメントフレームワークを提案する。 このフレームワークに基づき、我々は9つの最先端llmベースのコード生成モデルのバイアスを広範囲に評価する。 その結果、まず、評価されたコード生成モデルによって生成された31.45\%から79.93\%のコード関数にバイアスがかかり、9.68\%から37.37\%のコード関数の機能はバイアスによって影響を受けることが判明した。 コード生成モデルからのバイアスを軽減するために、バイアスのあるコード比率を0.4\%から4.57\%に下げる3つの緩和戦略を提案する。

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